Web Scraping using R : The Ultimate Guide with Steps (en anglais)

WebscrapingAPI le 19 octobre 2022

Le web scraping est une technique populaire utilisée par les professionnels pour extraire des données de différentes pages web. Lorsque vous surfez sur l'internet, plusieurs sites web ne permettent pas aux utilisateurs de sauvegarder les données pour un usage privé. C'est pourquoi les données sont copiées-collées manuellement, et l'ensemble du processus prend du temps et est fastidieux.

C'est là qu'intervient le web scraping, qui extrait automatiquement les données des pages web, mais l'ensemble du processus est mené par un logiciel/outil de web scraping, connu sous le nom de "web scraper". Le logiciel extrait et charge automatiquement les données des pages web en fonction des besoins de l'utilisateur.

Un scraper web peut être conçu sur mesure pour un seul projet ou être facilement configuré pour fonctionner avec n'importe quelle page web. Le travail de web scraping est effectué à l'aide de divers outils ou logiciels, mais il existe d'innombrables langages de programmation qui sont réputés pour leur grande utilité dans ce processus.

L'un de ces langages de programmation est "R", et il est considéré comme l'un des principaux langages de programmation pour le web scraping. Voulez-vous faire du web scraping en utilisant R? Parcourez ce contenu pour savoir comment faire.

Le langage de programmation R : Une brève définition

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Avant de passer à la partie principale du web scraping en R, il est important d'acquérir quelques connaissances sur la programmation en R. R est un langage de programmation open-source bien connu qui permet d'extraire des données facilement et efficacement. Il a été présenté pour la première fois en 1993 et transformé en plateforme open-source en 1995.

Le langage "R" a également connu sa toute première version bêta en 2000, conçu par Robert Gentleman et Ross Ihaka. Le langage R a été principalement créé pour transformer fidèlement et rapidement toutes les idées en logiciels. Étant l'un des langages de programmation les plus répandus, "R" est bien connu de tous les scientifiques des données, et certains des cas d'utilisation les plus connus de cet outil de récupération de données sont les suivants :

• Apprentissage automatique
• Banque
• Commerce électronique
• Finances
• Divers autres secteurs qui utilisent des quantités massives de données.

Comparé à SPSS et SAS, R est considéré comme un outil d'analyse largement utilisé. Son support et sa communauté active comptent environ 2 millions d'utilisateurs. Lorsque vous vérifiez si d'autres entreprises utilisent R pour extraire des données et comment elles y parviennent, vous trouverez ce qui suit :

1. Trulia - Prédire tous les prix des maisons ainsi que les taux de criminalité locaux
2. Facebook - Mise à jour du statut et du graphe du réseau social
3. Foursquare - Utilisation pour le moteur de recommandations
4. Google - Prédire l'activité économique et améliorer l'efficacité de la publicité en ligne.

Cependant, comparé à d'autres langages, "R" est actuellement en concurrence avec Python. Cela s'explique par le fait qu'ils contiennent des communautés actives et offrent des outils de web scraping. Mais vous verrez certainement la différence lorsque vous vérifierez le public cible. Python contient une syntaxe facile à apprendre ainsi que des fonctionnalités de premier ordre.

Bien que l'utilisation de R pour le web scraping d'une page web puisse sembler assez intimidante pour la première fois. Ce langage reste centré sur l'analyse statistique. Il offre également un ensemble massif d'outils intégrés de visualisation et d'analyse des données, ce qui facilite grandement le travail de web scraping, car il s'agit de projets qui nécessitent une quantité massive de données.

Web Scraping en R : Les points importants à garder à l'esprit

Lorsque vous avez décidé de faire du web scraping en r, il y a certaines choses que vous devez comprendre.

• Comprendre les bases du Web Scraping et du HTML

Lorsqu'il s'agit de faire du web scraping avec r, vous devez d'abord apprendre et comprendre les principes fondamentaux du web scraping et du HTML. Vous devez apprendre à accéder au code HTML via le navigateur et vérifier tous les concepts sous-jacents du HTML et des langages de balisage. Cela vous permettra de vous familiariser avec le scraping de données.

Une fois que vous connaissez ces bases, le scraping avec R deviendra beaucoup plus facile que vous ne le pensez. Voici quelques éléments qui vous aideront dans votre travail de web scraping avec R.

• Les bases du HTML

Proposée pour la première fois par Tim Berners-Lee à la fin des années 80, l'idée d'une plate-forme de documents[le World Wide Web] reliés les uns aux autres par le biais du langage HTML est à la base de toutes les pages web et du web lui-même. Lorsque vous tapez un site dans le navigateur, celui-ci télécharge et restitue la page.

Mais comment faire exactement du web scraping avec r? Eh bien, avant de faire quoi que ce soit, vous devez d'abord apprendre comment la page web est structurée et de quoi elle est composée. Vous verrez qu'une page web a de belles images et de belles couleurs, mais que le document HTML sous-jacent est plutôt textuel par nature.

Le document HTML est la représentation technique d'une page web, car il indique aux navigateurs les éléments HTML qu'ils doivent afficher et la manière dont ils doivent le faire. Le document HTML est un élément que vous devez analyser et comprendre si vous souhaitez extraire des données d'une page web avec succès.

• Balises et éléments HTML

When you check the HTML code, you will come across something like <title>, </title>, <body>, </body>, and many more. These are known as HTML tags, which are special markers in the HTML document. All the stages serve an important purpose, and each of them is interpreted in a different manner by the web browser.

For instance, "<title> offers a browser with the title of the web page, and the <body> provides the browser that has the primary content of the web page. Also, tags are known to be closing and opening markers that have content in-between, or they self-close the tags by themselves. But the type of style that follows depends heavily on the use case and the stage type.

Mais les balises sont également dotées d'attributs qui offrent des données et des informations HTML supplémentaires en rapport avec la balise HTML à laquelle elles appartiennent. Une fois que vous aurez acquis une bonne connaissance du concept primaire du fichier HTML, des tables HTML, de l'arborescence du document, des balises et des éléments HTML particuliers, vous comprendrez beaucoup mieux toutes les parties qui vous intéressent

Quel est le principal enseignement à en tirer ? La page HTML est considérée comme un format structuré associé à une hiérarchie de balises, que le robot d'indexation utilisera dans le cadre du projet de web scraping pour extraire toutes les informations nécessaires.

• Analyse d'une page web avec la programmation R

Il est maintenant temps d'effectuer du web scraping sur une page web cible avec R. Souvenez-vous d'une chose, vous ne raclerez que la surface du contenu HTML, donc ici, vous n'extrairez pas les cadres de données mais imprimerez le simple code HTML complet.

Ainsi, si vous souhaitez récupérer tous les éléments d'une page web et vérifier son apparence, vous devez utiliser redLines() pour cartographier toutes les lignes du contenu HTML dans un environnement de développement afin d'en produire une représentation.

Maintenant, vous devez imprimer "flat_html", et la console R vous montrera les résultats dont vous avez besoin, qui ressembleront à quelque chose comme ceci :

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Souvenez-vous d'une chose : le scraping de sites web n'est fait que pour s'amuser, et tous les experts en science des données en sont bien conscients. L'expérience sera certainement passionnante, et vous pouvez facilement récupérer plusieurs pages d'un site web, tel que le site IMDB, sur votre système d'exploitation.

Que vous récupériez la première page ou une seule page d'un site web, si vous le faites correctement, vous obtiendrez de bons résultats. Même si l'extraction de fichiers HTML peut donner un résultat extraordinaire, il ne s'agit pas d'un document HTML. En effet, redLines() lit correctement le document mais ne tient pas compte de sa structure.

Mais il ne s'agit que d'une illustration pour vous montrer à quoi ressemble exactement le scraping de navigateurs web par la méthode r de scraping web. Le code suivant, dans le monde réel, sera beaucoup plus compliqué. Mais il existe une liste de bibliothèques disponibles qui simplifieront grandement le travail de r web scraping.

Se familiariser avec les CSS

Alors que le langage HTML peut fournir la structure de l'URL et le contenu de la page web, les sélecteurs CSS fournissent des informations sur la manière dont la page web doit être stylisée. Sans la présence de sélecteurs CSS, la page web apparaîtra plutôt sobre. Lorsqu'il est question de style, il s'agit d'un ensemble de choses et non d'un seul élément.

Le style peut être orienté vers la nuance des éléments HTML ou leur positionnement. Tout comme le HTML, la portée des sélecteurs CSS est si grande qu'il est impossible de couvrir tous les concepts du langage. Mais avant d'aborder le scraping avec R, vous devez en apprendre davantage sur l'IDS et les classes. Dans cette section, nous allons nous intéresser aux classes.

Lorsque vous créez des sites web dans un environnement de développement intégré, vous voulez vous assurer que tous les composants similaires du site web ont la même apparence. Par exemple, vous pouvez trouver des éléments qui apparaissent sur la liste et qui doivent tous avoir la même teinte, c'est-à-dire rouge.

Pour ce faire, vous devez insérer le sélecteur CSS qui transmet les informations relatives à la nuance dans toutes les lignes de la balise HTML du texte. Voici comment procéder :

<p style= "color:red" >Text 1</p>

<p style= "color:red" >Text 2</p>

<p style= "color:red" >Text 3</p>

Here, the style text shows that you're trying to apply a CSS selector to the <P> stages. In the quotes, you will come across the key-value pair known as "color:red." The color refers to the text color present in the <p> tags, and the red defines what exactly the shade should be.

La bibliothèque RVest

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Tout comme le sélecteur CSS, vous devez également avoir une bonne compréhension du paquetage rvest, qui est un paquetage r important pour le travail de web scraping. La bibliothèque rvest, maintenue par le célèbre Hadley Wickham, est une bibliothèque particulière qui permet à tous les utilisateurs de récolter ou de gratter des ensembles de données à travers les pages web. La bibliothèque rvest est une bibliothèque tidyverse qui fonctionne parfaitement avec toutes les autres bibliothèques présentes dans un paquet. Le paquet Rvest est censé s'inspirer de la bibliothèque de scraping web de Python appelée Beautiful Soup.

Utilisation d'un logiciel d'API de balayage du Web: quelle est l'utilité exacte de ce logiciel ?

Vous n'êtes pas sans savoir que pour obtenir les données stockées sur différents sites web, il est indispensable de disposer d'un outil de web scraping adéquat. Il permettra non seulement d'approfondir l'analyse, mais aussi d'accélérer considérablement le travail de web scraping. En ce qui concerne les outils de web scraping, Web Scraping API est actuellement l'un des meilleurs sur le marché.

Le logiciel existe en version payante et gratuite et fonctionne parfaitement sur différents navigateurs, y compris Google Chrome. Lorsqu'il s'agit de scénarios courants de web scraping tels que "récupérer des données de Wikipedia avec R" ou "télécharger des fichiers sur FTP avec R", vous pouvez utiliser ce logiciel particulier.

Plus de 10 000 entreprises utilisent WebScrapingAPI pour récupérer plus de 50 millions d'informations chaque mois. Le logiciel est conçu avec une technologie de pointe qui permet de s'assurer que les cibles se chargent en quelques secteurs et vous fournissent une réponse API instantanée.

Vous pouvez également effectuer une analyse des sentiments et un rendu JavaScript, et le logiciel est équipé d'une fonction de détection anti-bot. En outre, le logiciel est doté d'une fonction de rotation de proxy, qui prend en charge tous les proxys et effectue également la rotation automatiquement.

Pour : 

• C'est simple ou facile
• La procédure d'inscription est simple
• Il est livré avec l'API Amazon Scraper
• Les entreprises peuvent utiliser cet outil pour comparer les prix, obtenir des données financières, générer des prospects, etc.

Cons :

• C'est un outil payant

Scraper des sites web avec l'API Web Scraping

L'internet est rempli de nombreux ensembles de données que les gens peuvent utiliser pour leurs projets personnels. Dans certains cas, il est possible d'accéder facilement à l'API et d'obtenir les données par le biais de R. Mais cela n'est possible que dans certains cas, et les données ne sont pas présentées dans un format propre. C'est là qu'intervient le web scraping.

Cette technique vous aidera à obtenir les données que vous souhaitez analyser en les trouvant dans le code HTML du site. Mais pour effectuer le travail de scraping, vous avez besoin d'un outil approprié, tel que Web Scraping API. Il s'agit d'un logiciel efficace, utilisé par de nombreuses entreprises, qui multiplie par trois la rapidité du travail de scraping.

Il dispose d'un excellent système d'assistance à la clientèle, et la section tarifaire vous permettra d'opter pour l'option tarifaire correspondant à votre budget.

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